期货订单驱动_期货交易订单

需求预测到底是什么？别再被忽悠了

供应链管控有四个核心要素：需求预测、需求（订单）计划、库存计划、供应链供应能力。

我们经常说，供应链要么是订单驱动（拉），要么是预测驱动（推）。其实不管是订单驱动还是预测驱动，从整个供应链的角度来看，最终都是预测驱动，因为一个人的订单注定是另一个人的预测。比如女性用户在网上买衣服，她得在平台上给商家下订单，是基于她预测未来会穿这衣服。

需求预测就是供应链的原始驱动力。

需求预测的目标是“尽量做准、尽快纠偏”。这需要解决三个问题：一是需求预测怎么做，二是需求预测由谁做，才能有效对接销售和运营，三是如果预测错了，如何建立滚动计划机制，尽早发现，尽快纠偏和补救？

需求预测和库存计划其实就是围绕预测风险博弈，一个好的需求预测需要定期调整，但这并不是说可以随意调整，供应链的柔性不是无限的。当进入一定的时间窗口，我们就要控制需求预测的调整，以保护供应链的效率。

否则，会造成过高的运营成本和产能浪费，频繁的调整会打乱整体的生产、配送安排，让整体交付更加不可预计，越是不可预计，越需要人为干预，这就陷入恶性循环，增加了不确定性，最终会转化为成本和库存。

有些期货品牌，习惯性地向加盟商压货，迫使加盟商、门店提前几个月下订单。这个订单其实就是需求预测，如果预测准确度低，就会造成库存积压。

订货会的订货目标一般都是在“由（历史）数据开始，基于历史结果判断结束”，在分析历史销售数据的基础上，征询销售部门的反馈意见而生成。但是，最重要的一步，也就是把最后的目标与加盟商达成一致，却往往没做。

服装行业的订货会就是典型的例子。

现在一些服装品牌已经开始做供需预测，预测区域、全国的需求，而且时间颗粒度分解得更细，有专门的部门了解市场动向、消费者偏好、竞品信息。做好整体预测，把好总量，生产出合适数量的产品，因为时间颗粒度分解得更细，预测未来的一到两周的提货计划，即便预测错了，影响也有限，纠正也容易。

预测怎么做的问题没解决，需求预测准确度低，预测风险就大，谁都不愿意承担风险，需求预测就成了企业与企业、职能与职能之间博弈的一大焦点；而博弈的结果呢，一方面让错误的人在做预测，一方面也助长了信息不对称，都无助于预测准确度的改善。

需求预测是什么？

我们先来探讨一下什么是需求？需求是假设产能充足，没有其它限制条件，客户能够在公司购买的商品和服务数量。那么需求预测就是一家公司在一系列假设条件下，对未来需求进行精准的测算。

假设条件又有哪些呢？它包含公司内部假设和外部假设。内部假设主要指一些 *** 需求变动的公司活动，比如投放广告、宣传活动、增加分销渠道、调整商品价格等；外部假设主要对未来经济水平的预期，如行业大盘、国际或国家大事件、银行 利率 、材料通胀、竞争对手动向等。

而测算是一种对未来的猜测。所以它并不是准确的，大体上预测准确度只在50%到60%之间，也就是说所有的预测都是错的，我们所有的工作都是在尽可能利用现有已知的条件使其尽量准确，错的不那么离谱而已。

那么既然预测的都是错误的，我们为什么还要做需求预测呢？

首先，需求预测是基于历史数据和未来的预判得出的有理论依据的结论，有利于管理者对未来的销售及运营计划、目标，资金预算做决策参考；其次，需求预测能为采购计划、仓库作业资源调配起推荐作用，有助于采购部门做采购计划，仓库提前做排产计划，减少受业务的波动影响。

如果没有需求预测，公司内部很多关于销售、采购、财务预算的决策都只能根据经验拍脑袋而来了，会导致对市场预测不足，产生库存和资金的积压或不足等问题。

当然，需求预测虽然很重要，但它并不能被当做需求计划，也不能被当做销售目标。

所谓预测，是对未来可能发生的情况的一种假设，本质上还是一种推测，只能作为参考，而需求计划则是保证目标能达成而做的决策，更具有权威性和可执行性，销售目标则是希望达到的结果，三者不能混为一谈。

要做需求预测，先了解预测的5个基本维度：

预测维度。预测的颗粒度，是按包还是按箱，按单品还是按品牌。通常颗粒度越细，变量更多，预测准确性会越低。

预测跨度。目前预测的是未来多长时间内的需求数据，比如未来2个月或半年。一般来说，预测区间跨度越大，预测准确性越低。

预测间隔。需求预测更新的频率，比如一个月更新一次，或一周更新一次。

预测单位。需求预测数据的物理衡量标准，如件、个、元、克等。

预测机制。描述不同维度的颗粒度之间的连接情况及不同维度之间的关系。

了解需求预测的基本属性以后，我们便具备了预测需求的基本功底。而需求预测 *** 主要分为定量预测和定性预测两种。

定量预测

定量预测法是通过历史数据的分析进而探索需求模式，通俗点解释，就是根据历史数据来寻找规律。主要有两种可预见的需求模式：

之一种是时间类型的需求模式。此模式可以被识别是因为它们在某些时候进行着可预见的重复，例如游船在春夏季节需求比在冬天需要要高，每逢情人节玫瑰和巧克力销量比较好。想要发现并预见这种需求模式，推荐时间序列统计法。

第二种是除了时间之外能够对需求造成影响的其它因素。这种模式被识别出是因为某些可量化的变量对于需求有着可预见的影响，例如可口可乐公司的产品对于促销反应比较敏感，如果打折，顾客就会多买。针对这类模式的更佳解决方案是进行回归分析。

定性预测

定性预测法也叫主观预测法或判断预测法，就是对经验人士的意见、知识及直觉进行收集整理并转化为预测结果的 *** 。

哪些情况下适合定性分析呢？主要有三种：

新品上市，没有历史数据可参考。

一些新情况的出现改变了现有的需求模式。例如因为疫情、政策等原因，严重影响了某些产品的销量，就不能只通过定量分析看历史数据了。

历史需求数据与未来预测相关性不大的产品。例如项目型或定制型的产品。

企业想要做好需求预测，除补充市场信息之外，还有两个关键因素：

企业应该提供预测绩效评估机制，重视预测，有奖有罚，奖罚分明，及时诊断绩效评估问题并鼓励不断精进。

没有客户会因为预测做的好而多购买产品，但需求预测可以转换为优质的商业决策，从而提升库存周转率、服务质量，降低供应成本，这些方面的提升就会促使用户多购买公司产品了。

可以通过误差率来做绩效评估，识别需求预测的偏差并评估准确性，计算公式为：误差率=（预测需求-实际需求）*100%/实际需求。

执行好企业供需关系集成。优秀的预测=预测算法及建模 + 供需关系集成，所谓供需关系集成是指调动负责供应的生产部门、物流部门、采购部门，以及负责需求的销售部门、财务部门、公司高管一起协同制定出统一且有远瞻性的计划，做出资源更优及一系列组织目标平衡的决策。

高效的供需关系集成体现在三个方面：

文化方面：需要公开透明、团结协作、目标一致。

流程方面：各环节紧密衔接、畅通无阻、全程可视。

工具方面：使用正确的系统，将对的信息传达给对的人。

由于预测是对未来的猜测，所以预测永远都是错误的，预测本身并不难，难的是怎样让错误的程度达到最小。

预测也并不是某一个部门的事，销售和市场部门、销售规划部门、财务部门、企业高管都必须参与预测流程。

老板必须认可供需关系集成是公司运行的一种方式，对于供需关系集成和需求预测来说，公司文化比任何流程图或者技术手段都重要。

做市商制度对证券市场有何影响?

做市商制度会提高证券市场的投资流动性，促进活跃交易。

拓展资料：

一、做市商制度是什么？

做市商制度是金融市场中的一种交易制度。其模式是由具有一定实力和信誉的法人作为做市商，在做市过程中不断向市场提供买卖价格，从而使市场交易和流动性。这种交易方式不必等待交易对手的出现。同时，通过买卖价差可以实现一定的利润。一般而言，做市商制度出现在流动性低、交易对手少的新三板市场。

二、做市商制度通常对流动性低、规模小和风险高的公司有利。该系统通常可以在交易过程中扮演以下角色：

【1】 提高市场流动性，增强市场吸引力。毕竟，如果没有人炒作该股，那就是一池死水。它将慢慢变成一只僵尸股票。

【2】 稳定市场，使市场不会大幅波动。我们经常会发现，一家交易量很少的公司，在多个卖出单或买入单的情况下，很容易涨跌停板，因此引入做市商制度可以避免这一问题。

【3】 抑制价格操纵，纠正市场失衡。这一操作主要是为了防止市场在某一时刻突然大量买入或卖出导致流动性紧张。

三、我国目前的证券期货交易采用竞价交易系统，投资者通过 *** 将交易指令传递给交易所。交易所的计算机主机根据时间优先和价格优先的原则对交易指令进行匹配，形成连续的交易价格。根据这种交易模式下的价格形成机制，也可以称之为订单驱动系统。100年前，当外国没有计算机时，通过交易池中的交易员以公开叫喊的形式下达交易指令。

一个明显的问题是交易者处理指令的效率远远低于计算机。为了服务广大投资者，场外交易和做市商交易系统自然应运而生。

与订单驱动系统相对应，做市商系统是做市商向投资者提供买卖双边报价，进行赌博交易，并通过更新报价引导交易价格变化的系统，因此称为报价驱动系统。由于这种 *** 与赌场庄家非常相似，一些人对做市商制度持怀疑态度。

如何系统地学习量化交易？

有TB和matlab就基本足够了，实现的话c++比较好。当然要看自身的知识背景和技术水平。

我的理解其实做量化交易很难有一个所谓的系统学习的过程，量化只是手段，交易的逻辑是多元化的，你可以通过形态描述、追踪市场不合理价差等手段切入，也可以把天体物理、小波分析、神经 *** 等复杂模型应用其中，你可以做的是K线结构上的策略，也可以做日线或每500毫秒数据进行决策的策略。

所有的一切目的就是为了获利，所谓量化和程序化只是实现这一目的的手段。

你可以通过各种手段了解做量化时注意的细节，比如如何避免使用未来函数、如何理解每一条数据的意义、测试与实盘之间的差异、不同测试软件的优缺点等等。但你没法去“学习”量化交易，因为不会有人把自己真正赚钱的东西拿出来，如何赚钱必须自己去挖掘

首先从高频交易分类来说，您研究的期现套利只是其中一种，股指期货刚推出的时候和现货的期现套利收益率还不错，近两年低到有时甚至不到无风险收益率。国债期货和现货套利空间在推出后很快就消失了。以后推出了期权，可能会有一定机会，但应该风险很高。其实从国外来看，高频交易更大的用处是做市商交易，快进快出提供市场流动性，这种策略在中国订单驱动市场显然很难。然后就是后面答案中提到的趋势交易，利用KDJ，SAR，海龟法，割头皮法之类的策略判断市场方向进行交易，这也是国内期货公司和大部分量化私募的方向。不得不说，这种策略参数选择基于过去，可能会过度优化参数或者加入拍脑袋主观想法，有时候赚很多倍有时候很快赔光。一般的策略都回撤太高不适合投资。最后有一种，是目前我所了解的比较先进的 *** ， 隐含马尔可夫模型（HMM），这也是西蒙斯的文艺复兴在做的 *** 。具体策略我学识有限了解不深，这是一种随机过程的 *** ，《数学之美》里介绍过利用HMM来语音识别。因此，我建议题主如果真的有志于高频交易应该首先读一个数学或者计算物理的博士，编程能力并不是高频交易的核心竞争力，数学理论才是。当然，本人阅历能力有限，仅了解皮毛，随口一说，欢迎拍砖

在期货中，价差是怎么定义的啊？谢谢乐~~

价差是交易拟所定标准合约时制定的，如一般农产品规定最小浮动单位为1元，豆油为2元，铜为10元等。

在实盘行情中，一般均按标准价差变动，但不排除行情变动剧烈时2倍或多倍价差浮动。

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